Tomar decisões estratégicas baseadas em confiança e agilidade são fundamentais no mercado competitivo atual. Por isso, saber o que é análise preditiva pode ajudar a sua empresa a prever o futuro e estar preparada para todos os cenários possíveis, inclusive os mais difíceis.

O termo “análise preditiva” não é novo, porém, com a integração da tecnologia à gestão dos negócios, essa técnica tem sido muito útil para as empresas evitarem surpresas nos cenários mercadológicos dinâmicos e instáveis.

Neste post, explicamos tudo sobre análise preditiva para você aplicar nos dados da sua empresa. Acompanhe!

O que é análise preditiva?

Em princípio, tem o objetivo de prever situações futuras ao aplicar técnicas estatísticas, probabilidade e mineração de dados para assegurar aos gestores tomar decisões por meio de projeções de cenários fidedignos e preservar o sucesso da organização.

Vivemos a era da informação, em que os dados estão em toda a parte. Então, como organizar esse volume absurdo de dados para conhecer o mercado de atuação, entender o perfil dos clientes e prever comportamentos?

Assim, a análise preditiva possui algumas características principais:

  • identificar tendências de cenários futuros;
  • prever comportamentos do seu público-alvo;
  • compreender as reais necessidades de clientes;
  • promover a tomada de decisões baseada em dados confiáveis;
  • refinar o desempenho do negócio.

Como funciona?

A projeção dos dados é realizada por meio de machine learning, ou seja, aprendizado da máquina, que utiliza algoritmo para efetuar cálculos estatísticos para traçar prognósticos.

Dessa forma, permite auxiliar a previsão do futuro a partir dos padrões realizados no passado, utilizando dados históricos, pois há problemas que permanecem não resolvidos ao longo do tempo e, fatalmente, podem se repetir se o cenário continuar o mesmo.

Qual tipo de mercado pode utilizar?

É importante ressaltar que empresas de todos os ramos e todos os portes podem obter as vantagens de realizar análise preditiva nos seus negócios.

As organizações têm procurado agregar conhecimento por meio da massa de dados de sua própria base ou informações disponíveis na internet para entender o comportamento humano.

Desse modo, a companhia alcança diferencial em relação aos seus concorrentes, oferecendo aos clientes o que realmente eles querem comprar e, assim, evitar a perda de tempo de ambos os lados.

Qual a importância da análise preditiva no BI?

A metodologia de Business Intelligence (BI) consiste em softwares de alta performance que permitem coletar, organizar, distribuir e analisar os dados dentro da organização. Essas ferramentas permitem cruzar os dados e fornecer informações padronizadas para que os gestores possam tomar decisões acertadas.

Assim, a análise preditiva visa complementar com inteligência as informações geradas, cujo objetivo é garantir o futuro dos negócios por meio das decisões estratégicas tomadas hoje.

Utilizando cenários desenhados por meio do BI, é possível obter vantagens como:

  • fornecer previsões do mercado em que a empresa está inserida;
  • permitir identificar padrões nos perfis dos clientes;
  • suportar a tomada de decisão;
  • ampliar o desempenho da companhia;
  • reduzir os riscos inerentes aos negócios;
  • potencializar as ações de marketing;
  • aprimorar a gestão operacional da empresa.

Sem dúvidas, a grande relevância de utilizar análise preditiva se deve à possibilidade de prever as tendências do mercado. Qual empresa não gostaria de saber com antecedência cenários de crise para se preparar com alternativas viáveis?

Além disso, poder se antecipar para estar preparada nos momentos de crise, pois uma empresa organizada tem grande potencial de sobreviver em cenários adversos.

Leia também: É o mercado que está em crise ou é a sua empresa que não se transforma?

Quais são os outros tipos de análises?

De certo, dados não geram valor se analisados sozinhos, portanto, é preciso aplicar conhecimento para interpretar o que eles reproduzem. Para complementar o gerenciamento, os decisores podem lançar mão de outros tipos de análises para se orientarem na definição de suas estratégias.

Análise prescritiva

Esse tipo de análise permite entender as possíveis consequências de cada ação tomada dentro da organização. Exemplificando, seria elencar padrões de causas, classificar por especificidade e entender cada cenário de acordo com os motivos detectados.

Análise descritiva

Consiste em mapear a situação em tempo real, como quando o gerente de um banco faz levantamento do perfil de um cliente para decidir se ele pode obter um empréstimo bancário, por exemplo.

Campanhas de marketing também se aplicam neste tipo de análise. Não há muito sentido em identificar o gosto dos clientes analisando dados muito antigos.

Análise diagnóstica ou cognitiva

É a análise que permite entender as causas, impactos e as razões de cada ação realizada. Tem o objetivo de entender, por exemplo, quem comprou tal produto, por que comprou, quando comprou, por que não comprou, o que motivou a compra, entre outros.

Como utilizar análise preditiva na sua empresa?

Para efetuar a análise preditiva dos dados a empresa precisa utilizar softwares de alta performance com capacidade de processamento de dados e realização de cálculos matemáticos para definir padrões de frequência de acontecimentos.

De forma geral, as etapas da análise preditiva passam pelas seguintes fases:

  1. extração e limpeza dos dados — em que é feito o tratamento dos dados de acordo com o objetivo a ser alcançado;
  2. identificação dos padrões — em que são realizados os cálculos matemáticos para mapear tendências;
  3. realização das predições — em que são montados cenários com as previsões mapeadas.

Atualmente, empresas de diversos nichos e de todos os portes estão começando a utilizar seus dados de forma inteligente para se anteciparem a situações comuns na rotina da organização, bem como para otimizar seus recursos ou conquistar seu consumidor de forma mais certeira. A análise preditiva tem a possibilidade de prever situações como as citadas abaixo:

  • quantidade de estoque previsto em momentos de pico, como data comemorativas comerciais;
  • gerenciar os recursos em uma fábrica;
  • decidir o valor das passagens em companhias aéreas conforme a venda dos assentos;
  • rede hoteleira prever o número de hóspedes esperado por período;
  • conhecer o perfil do seu cliente ou usuário e apresentar produtos baseados nas suas preferências;
  • otimizar os recursos nas empresas públicas;
  • antecipar-se a riscos ou fraudes de cartões de créditos ou em operações bancárias.

Em conclusão, ao saber o que é análise preditiva aliada às ferramentas de BI, sua empresa pode ser beneficiada de diversas formas como: aumentar a eficiência no planejamento futuro, conhecer melhor o seus clientes ou futuros clientes, aumentar a velocidade das respostas no âmbito corporativo, evitar os desperdícios de recursos e tempo no curto, médio e longo prazo, entre outros.

Não importa o tamanho da sua empresa, fazer análise estratégica é fundamental para a saúde dos negócios, muitos gestores ainda não se deram conta disso.

Independentemente da estrutura de BI que se tenha instalado, o mais importante é ter acesso às informações precisas e atualizadas para tomar as decisões certas, no momento certo.

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Eduardo Carboni Tardelli

CEO na upLexis Engenheiro de software formado pela POLI-USP com pós em Administração pela FGV-SP. É Sócio e CEO da upLexis Tecnologia com perfil empreendedor, visionário, responsável pela definição e execução estratégica da empresa, investimentos e inovações em produtos e serviços, e estudioso do tema Big Data, Inteligência Artificial e Data Driven Companies.

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